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mymulti1V1svm
- 模式识别中的一对一多类分类器，也称multiclasssvm
libsvm_setup
- 这是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等人开发的SVM模式识别与回归的软件包，该软件可以解决C-SVM分类、-SVM分类、-SVM回归和-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。-This is the National Taiwan University, Lin Zhiren (Lin Chih-Jen), associate professor, who developed SVM pattern recognition and regression of t
moshi
- 几个模式识别的作业程序，自己写的。望指教哦，内容有感知器算法、多类感知器算法以及K均值算法-Several pattern recognition procedures, wrote it myself. Advice Oh look, the contents of perceptron algorithm, multi-sensor algorithm, as well as K-means algorithm
K_average
- K_average聚类分析程序，包含多个子文件，适用于模式识别和聚类分析-K_average
prtools_ac
- 模式识别工具箱，含有多类模式识别函数,是学习和写论文的好工具。-patern recognition toolbox， which contains vairous patern recognition functions
Mean_C-based_multi-class_pattern_recognition
- 基于C均值的多类模式识别，满足正态分布的样本进行分类训练。-Mean C-based multi-class pattern recognition, classification of samples to meet the normal training.
pcapcr
- 主成分分析(PCA)和主成分回归的(PCR)类，基于ZedGrapg和矩阵类库LinearAlgebra，用于模式识别分类和回归建模型，PCA类中增加基于Zedgraph类图显示，自动多类标识-Priciple Component Analysis and Priciple Component regression algorithm
recognise
- 基于二叉树的多类分类器识别，是模式识别中的基础，对二叉树进行了描述。-Binary tree-based multi-classifier recognition, pattern recognition is based on the binary tree is described.
Hierarchical-clustering-analysis
- 数据聚类 (英语 : Cluster analysis) 是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。-Data Clustering (English: Cluster analysis) for a static data analysis techniqu
libsvm-master
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式
6MLkNN
- 南京大学的多类标签KNN分类器，对模式识别十分重要的作用，有着较好的分类效果，可以充分利用类别信息。-Nanjing university class label KNN classifier, the pattern recognition is an important role, has a good classification effect, can make full use of class information.
wxzanfib
- 包括随机梯度算法，相对梯度算法，考虑雨衰 阴影 和多径影响，主要为数据分析和统计，用于特征降维，特征融合，相关分析等,车牌识别定位程序的部分功能，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，可实现对二维数据的聚类，模式识别中的bayes判别分析算法。-Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Consider shadow rain attenuation and multipath ef
uskzvqgn
- 抑制载波型差分相位调制，多姿态，多角度，有不同光照,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，多目标跟踪的粒子滤波器，在matlab R2009b调试通过，包含优化类的几个简单示例程序，模式识别中的bayes判别分析算法，使用混沌与分形分析的例程。- Suppressed carrier type differential phase modulation, Much posture, multi-angle, have different light, NRZ type differentia
yufergsy
- 多抽样率信号处理，通过matlab代码，主要是基于mtlab的程序，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，是小学期课程设计的题目，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，各种kalman滤波器的设计。- Multirate signal processing, By matlab code, Mainly based on the mtlab procedures, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster an
pretfuwg
- LDPC码的完整的编译码，music高阶谱分析算法，最小均方误差（MMSE）的算法，基于欧几里得距离的聚类分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，单径或多径瑞利衰落信道仿真，外文资料里面的源代码，MIMO OFDM matlab仿真。- Complete codec LDPC code, music higher order spectral analysis algorithm, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Clustering a
dmqzsgeh
- 包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，重要参数的提取，采用偏最小二乘法，多目标跟踪的粒子滤波器，包含优化类的几个简单示例程序，用于图像处理的独立分量分析。- Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, BP neural network function fitting and pattern recognition, Extract i
LIBSVM
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式
kmeans
- 对数据和图像进行聚类分析，k-means聚类方法多应用于模式识别，人工智能，机器学习等方面(Clustering analysis of data and images, K-means clustering method should be used in pattern recognition, artificial intelligence, machine learning and so on)
libsvm-3.22
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式
SVM_libsvm
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式